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(株)Regnio

仕事内容

アピールポイント: 株式会社Regnioは、2020年に福岡で設立した製造業DXの会社です。食品・鉄鋼を中心に約40社のDX支援に関わり、製造会社の社員を開発人材へ育成するプログラムも運営しています。 ■ 自社サービスの開発です 受託でもSIerでもなく、自社で企画・開発・提供しているサービスをつくります。仕様を決める相手は元請けではなく、実際に使う工場の方々です。 ■ 製造業からエンジニアへの転身を支援してきた実績があります 製造会社の社員を受け入れ、実際の開発を通してDX人材へ育成するプログラムを運営しています。製造業で培った知識を活かしてエンジニアへ転身する方を、繰り返し支援してきた会社です。 ■ 役割を細かく分けていません 少人数のため、業務の確認から開発内容の検討、AIエージェントへの指示、結果の確認までを一貫して担当します。承認フローを何段階も通す文化はありません。 ■ 会社概要 ・会社名：株式会社Regnio（リグニオ） ・設立：2020年11月 ・資本金：500万円 ・所在地：福岡県福岡市中央区警固2-2-23 ウイングコート警固 601 ・事業内容：Regnio Factoryの開発・提供、AI・IoT・Web技術を使った研究開発、DX人材育成 ・会社サイト：https://www.regnio.co.jp

仕事内容: 当社が企画・開発・提供している、製造業向け自社サービスの開発メンバーを募集します。 主に担当して頂くのは、食品工場向け生産管理サービス「Regnio Factory」の新機能開発や改善です。あわせて、カメラやLiDARを活用したクレーン作業の安全支援システムなど、当社が主体となって開発しているAI・IoTシステムにも携わります。 完成したシステムを決められた手順で運用する仕事ではありません。工場の課題や利用状況を確認し、「どのような機能が必要か」「どのような条件で計算・判定するか」を考え、実際にサービスへ反映していく仕事です。 生産管理、生産技術、品質管理、設備保全など、製造業での業務経験がある方を募集します。プログラミングの実務経験は問いません。 お客様から寄せられる要望だけでなく、工場の業務やデータ、サービスの利用状況をもとに、当社側から新機能や改善案を企画します。開発にはAIコーディングエージェントを活用し、調査、実装、テスト、修正を進めます。 ■ 製造業での経験を重視する理由 生産計画では、受注量や在庫だけでなく、ラインの能力、段取り替え、原材料の入荷、賞味期限などを考慮します。クレーン作業の安全支援では、設備の動きや作業手順を理解し、どの場面で注意を促すかを決める必要があります。 AIエージェントは調査や実装を進められますが、何を作るべきか、結果が実際の業務に合っているかは判断できません。製造業で培った知識を、機能や判定条件へ反映することが、この仕事の中心です。 実際に、製造業で生産管理を担当し、プログラミング未経験で入社したメンバーも、現在は生産計画や画像センサーを使ったシステムの開発を担当しています。 ■ 私たちが開発しているもの 【食品工場向け生産管理サービス「Regnio Factory」】 食品工場の生産計画をAIで自動立案する自社サービスです。 受注量、在庫、ラインの能力、原材料の入荷予定などから、「いつ、何を、どのラインで、どれだけ作るか」を計算します。受注伝票の読み取り、資材発注、生産実績、在庫計算までをつなぎ、特定の担当者に頼らず生産計画を運用できる状態を目指しています。 【クレーン作業の安全を支援するAI・IoTシステム】 鉄鋼関連メーカー2社と共同で開発したシステムです。 カメラやLiDARで作業者、吊り具、鋼板の位置と動きを捉え、接近や荷振れなど、注意が必要な状況を判定します。通常作業を妨げないよう、設備や作業方法に合わせて判定条件を調整します。 システムはリリースを終え、これから導入先を広げる段階です。 ■ AIコーディングエージェントを使った開発 調査、実装、テスト、不具合修正にはAIエージェントを活用します。人がコードを一行ずつ書いたり読んだりすることは前提にしていません。 担当者は、開発内容と条件を決め、AIエージェントへ指示し、画面やデータで結果を確認します。重視するのは、コードを書く速さではなく、何を作るべきかを考え、出来上がったものを判断する力です。 ■ 働き方 週5日、福岡オフィスへの出社をお願いしています。お客様先の工場への訪問・出張は、月1回程度を想定しています。 少人数のため、業務の確認から開発内容の検討、AIエージェントへの指示、結果の確認まで一貫して担当します。主な担当領域は、これまでの経験や関心を見ながら決めます。 ■ 開発環境 ・Web／バックエンド：Ruby on Rails 7、Python ・機械学習／画像処理：PyTorch、YOLO、OpenCV ・DB／インフラ：PostgreSQL、AWS ・エッジ機器：Jetson、Raspberry Pi ・開発環境：Docker、Linux、GitHub、CircleCI ・コミュニケーション：Slack、Notion ・AIコーディングエージェント：Codex、Claude Code、Cursorなど